IDF(inverse document frequency,逆向文件频率)的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大,则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其他类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m+k,当m大的时候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该...
词袋模型和TF-IDF就是一种将token转变成向量的方法。 词袋模型:首先定义一些特殊的标记词,统计这些标记词在文本中出现的次数,将这些数字组成一个向量来代表文本。 词袋模型(图片来源:coursera上的Natural Language Processing课程) 如上图所示,有三个文本,分别是"good movie","not a good movie"和“did not like...
IDF(inverse document frequency,逆向文件频率)的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大,则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其他类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m+k,当m大的时候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该...
tf-idf 等于tf和idf值的乘积,即TF-IDF= TF * IDF 所以TF-IDF值的大小就表征了一个词在文本中的重要程度,TF-IDF的值越大,表明这个词在该文档中的重要程度越高。 用TF-IDF构建的词袋模型可以更好的表达文本特征,TF-IDF常被用于文本分类任务中的的文本向量化表示。 注意TF-IDF实现的是文本向量化表示,而不能...
词袋和TF-IDF模型 做⽂本分类等问题的时，需要从⼤量语料中提取特征，并将这些⽂本特征变换为数值特征。常⽤的有词袋模型和TF-IDF 模型 1.词袋模型 词袋模型是最原始的⼀类特征集，忽略掉了⽂本的语法和语序，⽤⼀组⽆序的单词序列来表达⼀段⽂字或者⼀个⽂档。可以这样理解，把整个⽂...
本文讲介绍NLP中的词袋和TF-IDF模型。 词袋模型 文本特征提取有两个非常重要的模型: 词集模型:单词构成的集合,集合自然每个元素都只有一个,也即词集中的每个单词都只有一个。 词袋模型:在词集的基础上如果一个单词在文档中出现不止一次,统计其出现的次数(频数)。 两者本质上的区别,词袋是在词集的基础上增加了...
做文本分类等问题的时,需要从大量语料中提取特征,并将这些文本特征变换为数值特征。常用的有词袋模型和TF-IDF 模型 1.词袋模型 词袋模型是最原始的一类特征集,忽略掉了文本的语法和语序,用一组无序的单词序列来表达一段文字或者一个文档。可以这样理解,把整个文档集的所有出现的词都丢进袋子里面,然后无序的排出来...
用tf-idf转换缩放词袋 这个实验的目标是比较词袋,tf-idf以及L2归一化对于线性分类的作用。注意,做tf-idf接着做L2归一化和单独做L2归一化是一样的。所以我们需要只需要3个特征集合:词袋,tf-idf,以及逐词进行L2归一化后的词袋。 在这个例子中,我们将使用Scikit-learn的CountVectorizer将评论文本转化为词袋。所有的文...
本文就介绍几种简单的文本表示方式:词集模型/词袋模型/TF-IDF/n-grams 词集和词袋模型 词集模型(Set of Word,SOW):单词构成集合,每个单词出现则为1,不出现则为0。 词袋模型(Bag of Word,BOW):统计每个词的频率,每个词以词频表示。 举个栗子 句子一:I love her,but she don't love me. 句子二:I lov...
由此得到词袋模型中词汇的tf-idf值,值越高说明该词区分每条语句的效果越好。 但我们做特征工程追求的是泛化能力,即寻找能更好的概括整体文本的特征的词汇,与tf-idf追求的结果恰恰相反,所以我们可以看到像alert、script这种在安全从业者看来明显的攻击特征在上面结果中的权值反而很低。 我们再回过头来看看tf-idf的缺陷...